اختبار الوحدة: الانحدار

السؤال 1 من 5

• النموذج منحاز نحو التنبؤ بأوقات أبكر من اللازم.
• يجب أن يتساوى RMSE وMAE، فأحدهما حُسب خطأً.
• معظم التنبؤات قريبة، لكن قليلًا منها بعيد جدًا، والتربيع يجعل هذه تهيمن على RMSE.
• النموذج يفسّر 95% من التباين.

السؤال 2 من 5

• أضف polynomial features ليصبح للنموذج قدرة أكبر.
• ارفع معدّل التعلّم عشر مرات.
• استخدم بيانات اختبار أصغر.
• وحّد مقاييس الـ features كي لا يكون سطح الخسارة واديًا طويلًا ضيقًا، ثم أعد التشغيل.

السؤال 3 من 5

• درّبه مدة أطول.
• أضف عقوبة Ridge واختر alpha على بيانات التحقق.
• انشر قيمة R² للتدريب، لأن بيانات التحقق صغيرة.
• ارفع الدرجة إلى 6 لالتقاط النمط بالكامل.

السؤال 4 من 5

• يرفض Lasso تدريب features ذات وحدات مختلفة.
• لا شيء؛ Lasso لا يتأثر بالمقياس مثل أشجار القرار.
• سيحصل الدخل على معامل ضخم ويهيمن على النموذج.
• تعامل العقوبة المعاملات بشكل غير عادل: الـ features ذات النطاقات الرقمية الصغيرة تحتاج إلى معاملات كبيرة فتُقلَّص أو تُصفَّر بسبب وحداتها، لا فائدتها.

السؤال 5 من 5

• خطؤه المربّع على بيانات الاختبار يساوي خطأ التنبؤ الدائم بمتوسط y_test.
• كل تنبؤ يساوي صفرًا بالضبط.
• ليس للنموذج معاملات.
• النموذج مثالي لكن المقياس فشل.